Ich werde dein AI-App für die Produktion reparieren

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Nayem
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Über diesen Service

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Du hast dein AI-App gebaut. Vielleicht auf Lovable, Bolt, Cursor oder mit einem Entwickler. Es funktioniert im Test. Es sieht fertig aus.

Es hat wahrscheinlich 3 kritische Probleme, von denen du noch nichts weißt.

API-Schlüssel im Frontend offen. Supabase RLS ausgeschaltet – jeder Nutzer kann die Daten aller anderen Nutzer lesen. Keine Ratenbegrenzung – ein böser Akteur verursacht über Nacht eine Rechnung von 500 $. Stille Fehler, die Daten beschädigen, ohne dass eine Fehlermeldung angezeigt wird.

Das sind keine Bugs. Das sind strukturelle Lücken. Sie tauchen erst auf, wenn etwas schiefgeht.

Ich finde sie, bevor es passiert.

Was ich repariere:

  • Sicherheitslücken – offene Schlüssel, offene Auth Guards, RLS-Lücken
  • Kostengefahren – Ratenbegrenzung, Token-Verschwendung, API-Ausgaben
  • Skalierungsfehler – unindexierte Tabellen, naive RAG, stille Abstürze
  • Fehlerbehandlung – elegante Fehler statt leerer Bildschirme

Ich habe Clearhead auf Lovable mit Supabase und Claude API gebaut. Ich habe zwei produktive RAG-Systeme ausgeliefert, die von echten Teams täglich genutzt werden.

Beginne mit dem Basic-Audit, um genau zu sehen, was falsch ist, bevor du dich auf Reparaturen festlegst.

Um zu starten, brauche ich:

  • Zugriff auf den Code (GitHub oder Zip)
  • URL des Supabase-Projekts und Anon-Key
  • Kurzbeschreibung deiner App

Schreib mir vor der Bestellung, wenn du unsicher bist..

Lerne Nayem kennen

Nayem

AI Application Developer

  • AusBangladesch
  • Mitglied seitMai 2026
  • ⌀ Antwortzeit1 Stunde
  • Sprachen

    Bengalisch, Englisch
I build production AI systems - not demos. Two shipped platforms: a multi-tenant knowledge assistant with RAG and vector search, and an agentic AI assistant in Slack with tool-use routing. My stack: Python, FastAPI, Anthropic Claude, OpenAI, RAG pipelines, pgvector, MongoDB, Supabase, React, Lovable, Stripe, Docker. I also built a financial document parser extracting structured data from PDFs using PyPDF, pdfplumber, and Claude Vision with full source traceability. Real users. Real data. Production code.

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